CD brand-geo-analysis-plus
Единый инструмент для мониторинга восприятия китайских интернет-брендов. Агрегирует отслеживание горячих тем по всему интернету (hub), глубокое исследование обсуждений на Xiaohongshu/Douyin/WeChat за последние 30 дней (cn30), анализ видимости бренда в поиске AI от Doubao/Kimi/DeepSeek (geo) — три взаимодополняющих модуля, помогающих бренд-менеджерам/маркетологам/создателям контента всесторонне воспринимать бренд с трех точек зрения: «популярность темы — реальная репутация — ответы AI». Используется, когда пользователь нуждается в исследовании горячих тем в китайских социальных сетях, анализе общественного мнения о бренде, сравнении репутации конкурентов, анализе присутствия бренда в поиске AI, оптимизации GEO, отслеживании горячих тем по всему интернету. Триггерные слова: восприятие бренда, мониторинг общественного мнения, исследование социальных сетей, агрегация горячих тем, видимость в поиске AI, GEO-анализ, межплатформенное общественное мнение, отслеживание горячих тем, репутация бренда, сравнение брендов-конкурентов, горячие темы в социальных сетях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国互联网品牌感知监测统一工具。聚合全网热榜追踪（hub）、小红书/抖音/公众号近30天深度讨论研究（cn30）、豆包/Kimi/DeepS…»
中国互联网品牌感知监测统一工具。聚合全网热榜追踪（hub）、小红书/抖音/公众号近30天深度讨论研究（cn30）、豆包/Kimi/DeepSeek AI 搜索品牌可见度分析（geo）三个互补模块，帮助品牌方/市场运营/内容创作者从「话题热度—真实口碑—AI 回答」三层视角全面感知品牌。当用户需要研究中国社交媒体热点、分析品牌舆情、对比竞品口碑、分析品牌在 AI 搜索中的表现、做 GEO 优化、追踪全网热点时使用。触发词：品牌感知、舆情监测、社媒研究、热榜聚合、AI 搜索可见度、GEO 分析、跨平台舆情、热点追踪、品牌口碑、品牌竞品对比、社媒热榜。
Единый инструмент для мониторинга восприятия китайских интернет-брендов.
Как процесс D 35/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接, HTML文件路径
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Bash Read Write AskUserQuestion WebSearch
Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 链接 - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: HTML文件路径 - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): 链接, HTML文件路径
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 58
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2984 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 41 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.